O ChatGPT Pode Fazer Uma Análise Confiável De Sentimento Do Call Center?

O ChatGPT pode realizar análises de sentimentos de call center de maneira confiável? A resposta curta é sim, com algumas ressalvas.

Este artigo aborda as principais etapas envolvidas no uso de grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT, para obter insights sobre as emoções e os níveis de satisfação do cliente a partir de transcrições de chamadas. Você aprenderá como transcrever suas chamadas, preparar seus dados e utilizar o ChatGPT para análise.

O que você vai ler:

Por que a IA combina bem com a análise de sentimento do call center

A análise de sentimento do call center trata de entender como seus clientes se sentem quando conversam com sua equipe. Essa abordagem inteligente analisa o que é dito (e às vezes como é dito) para descobrir se um cliente está feliz, frustrado ou algo entre os dois.

Ao fazer isso, as empresas podem ter uma noção real da qualidade de seus serviços, ajustar coisas para deixar os clientes mais satisfeitos e até mesmo treinar melhor sua equipe com base em feedback real.

Mas será que a IA pode realmente compreender e relatar os sentimentos humanos?

Sim. Usar IA e aprendizado de máquina (ML) na análise de sentimento de call center não é novidade. Esta tecnologia tem apoiado a análise de sentimentos muito antes de ChatGPT se tornar um nome familiar.

IA e ML usam tecnologia como reconhecimento automático de fala (ASR) para transformar palavras faladas em texto e usam processamento de linguagem natural (PNL) para investigar essas palavras e identificar sentimentos e atitudes. A partir desses dados, as ferramentas de IA podem descobrir tendências que fornecem insights valiosos sobre como você pode atender melhor seus clientes.

Tradicionalmente, essas ferramentas de IA só estavam disponíveis para as maiores organizações devido ao custo e ao tempo de implantação.

Com a chegada do ChatGPT e de outros grandes modelos de linguagem (LLMs), muito mais empresas poderão começar a usar ferramentas de IA para aprimorar a análise de sentimento do call center.

Comparado às ferramentas anteriores, o ChatGPT tem poder de processamento para analisar conversas em uma escala muito maior e tem uma melhor compreensão das nuances. Isso significa que ele pode captar indícios sutis de satisfação ou insatisfação do cliente, mesmo quando uma conversa é particularmente complexa.

Usar o ChatGPT para analisar os sentimentos dos clientes ajuda os call centers a compreender seus clientes de maneira mais completa. As organizações podem tomar decisões mais inteligentes sobre como ajudar os clientes, conversar com eles de forma mais pessoal e torná-los mais felizes em geral.

Nunca usou um LLM antes? Confira nosso guia para usar o ChatGPT.

Software de análise de sentimento de call center vs ChatGPT

O software de análise de sentimento de call center foi desenvolvido especificamente para analisar chamadas, usando algoritmos ajustados para esse ambiente. Operacionalmente, ele foi projetado para integração com sistemas telefônicos, VoIP, IVR e outras tecnologias relacionadas de call center.

Embora não tenha sido desenvolvido especificamente para a tarefa, o ChatGPT pode fornecer feedback muito mais rico a partir de dados de voz do que o software tradicional de análise de sentimento de call center. Mais do que apenas marcar chamadas como sentimentos positivos, neutros ou negativos, o ChatGPT pode compreender as sutilezas da conversa humana, permitindo fornecer análises mais aprofundadas.

Usando software de análise de sentimento de call center

As ferramentas de análise de sentimento usam algoritmos para avaliar o tom, a linguagem e o contexto das interações telefônicas do cliente. É oferecido como uma ferramenta independente ou como um recurso complementar com software premium de call center.

Esta tecnologia verifica gravações de voz ou transcrições de chamadas para identificar e categorizar emoções como felicidade, frustração ou raiva. Ajuda os call centers a entender como os clientes se sentem em relação aos seus serviços ou produtos.

Vantagens	Desvantagens
Adaptado para dados de call center. Inclui todas as ferramentas necessárias para coletar e analisar dados. Fornece insights específicos sobre o desempenho do agente de chamadas.	Pode identificar incorretamente nuances na fala humana. A implementação e o treinamento são demorados. Pode ser caro manter.

Usando ChatGPT para análise de sentimento de call center

Usar o ChatGPT para análise de sentimento do call center envolve o upload em massa de dados de transcrição do call center para o grande modelo de linguagem para processamento. A partir daí, o ChatGPT pode ser solicitado a analisar a linguagem e o contexto dessas conversas, revelando insights sobre o humor e o sentimento do cliente em grande escala.

Vantagens	Desvantagens
Altamente hábil em compreender nuances da linguagem. Pode lidar com grandes volumes de dados com eficiência. Melhora continuamente com mais dados.	Pode exigir ajustes para contextos específicos de call center. Desafios potenciais no desenvolvimento de prompts eficazes. Dependência de transcrições de qualidade.

Como executar análise de sentimento de call center com ChatGPT

Executar a análise de sentimento do call center com ChatGPT envolve várias etapas e considerações importantes para garantir que você capture e compreenda de maneira eficaz o sentimento do cliente.

Aqui está um guia geral para você começar.

Transcrever chamadas

A transcrição de chamadas é o primeiro passo para realizar a análise de sentimento usando ferramentas como ChatGPT. Automatizar o processo de transcrição é essencial para lidar com o volume de chamadas enfrentado até mesmo por um pequeno call center.

Veja como você pode transcrever chamadas usando tecnologia de reconhecimento automático de fala:

Selecione uma ferramenta ASR: Comece escolhendo uma ferramenta ASR que atenda às suas necessidades. Existem muitas opções disponíveis, desde ferramentas gratuitas adequadas para um pequeno volume de chamadas até serviços mais avançados, baseados em assinatura, que oferecem maior precisão e recursos adicionais, como identificação de alto-falante.
Prepare seus arquivos de áudio: Antes de transcrevê-los, certifique-se de que seus arquivos de áudio estejam no formato correto para a ferramenta ASR escolhida. Algumas ferramentas podem exigir formatos específicos como WAV ou MP3.
Divida arquivos grandes: Se você tiver arquivos de áudio muito longos, considere dividi-los em segmentos menores. Isto torna o processo de transcrição mais gerenciável e pode melhorar a precisão da ferramenta ASR, reduzindo a carga de processamento.
Carregar e transcrever: Carregue seus arquivos de áudio para a ferramenta ASR. Esse processo geralmente pode ser feito em massa para maior eficiência. Depois de carregado, a ferramenta processará o áudio e gerará transcrições.

Limpe os dados

A limpeza de seus dados envolve a revisão de suas transcrições para garantir que sejam precisas, livres de erros e formatadas de forma consistente.

A maioria dos softwares ASR e de fala para texto incluirão ferramentas para ajudá-lo a limpar dados de voz, o que é importante porque as ferramentas tradicionais de limpeza de dados não são necessariamente criadas para isso. As tarefas típicas incluem:

Remova o ruído de fundo: As ferramentas ASR podem transcrever erroneamente ruídos de fundo ou conversas cruzadas de outras conversas. Você desejará removê-los ou corrigi-los para que não haja confusão.
Corrigir palavras mal ouvidas: Às vezes, as transcrições automáticas podem interpretar mal as palavras, especialmente se forem termos específicos do setor ou falados com sotaque forte. Revise e corrija esses erros para uma análise mais precisa.
Remover palavras de preenchimento: Palavras como “hum”, “uh” e outros preenchimentos de conversação podem sobrecarregar seus dados sem adicionar um contexto significativo. Você pode removê-los para uma análise de sentimento mais clara.
Use formatação consistente: Certifique-se de que todas as suas transcrições sigam um formato consistente para rótulos de alto-falante, carimbos de data/hora e pontuação. Isso ajuda a manter um conjunto de dados uniforme para uma análise mais precisa.

Anotar dados

Anotar os dados da transcrição pode melhorar muito a precisão e a utilidade dos resultados da análise de sentimento. As anotações fornecem contexto e metadados adicionais para ajudar ferramentas de IA como o ChatGPT a entender melhor as nuances de cada conversa. Este processo de anotação pode ser feito manualmente por revisores humanos ou usando ferramentas de anotação automatizadas.

Aqui estão anotações úteis para considerar adicionar às transcrições de suas chamadas:

Identifique os palestrantes: Se a sua ferramenta ASR não diferenciar automaticamente os palestrantes, marque manualmente o agente e o cliente na transcrição. Isso é especialmente importante para analisar separadamente o sentimento do cliente e do funcionário.
Tags emoções: Sinalize seções de transcrições onde você detecta emoções fortes, como raiva, confusão ou satisfação. Isso torna mais fácil identificar os momentos de maior carga emocional de uma conversa.
Tópicos do segmento: Divida as transcrições em seções distintas com base no tópico que está sendo discutido. Dessa forma, você pode analisar o sentimento de cada questão central individualmente.
Identifique o silêncio e a conversa excessiva: Marque locais onde haja silêncios constrangedores ou incidentes em que o agente e o cliente conversam entre si.
Adicione carimbos de data/hora: Adicionar carimbos de data/hora à transcrição facilita a localização e a análise de momentos críticos da conversa.

Integrar com ChatGPT

A integração de seus dados de chamadas transcritos e anotados com ChatGPT para análise de sentimento requer algumas configurações adicionais.

Uma opção é interagir com o ChatGPT programaticamente por meio de uma interface de programação automática (API) como a API da OpenAI. Isso significa escrever código para enviar seus dados de transcrição à API para que ela possa realizar a análise. Esta abordagem programática oferece mais flexibilidade para personalizar a integração e um desempenho potencialmente mais rápido. No entanto, requer algumas habilidades de codificação.

A outra opção é usar uma plataforma ou serviço pré-integrado que já tenha incorporado os modelos de linguagem do ChatGPT em seu software. Essas plataformas escondem nos bastidores os complexos detalhes técnicos de integração com ChatGPT, permitindo que você acesse seus recursos por meio de uma interface simples e amigável.

Essas plataformas são menos flexíveis do que o método API, mas podem tornar muito mais fácil para equipes não técnicas utilizarem o entendimento robusto da linguagem do ChatGPT sem codificação complexa.

Qualquer que seja a rota escolhida, você precisará adquirir uma assinatura ou plano de serviço. Muitos fornecedores oferecem avaliações gratuitas ou níveis de preços iniciais para ajudá-lo a avaliar seus recursos de IA e determinar se eles atendem às suas necessidades de análise e volume de chamadas.

Treine e refine o ChatGPT

Embora o modelo de linguagem base do ChatGPT seja incrivelmente poderoso, você terá que realizar algum treinamento personalizado ou ajuste fino para obter resultados ideais para seu caso de uso específico. Ao ajustar o modelo nas transcrições de sua central de atendimento, você pode ensinar-lhe linguagem específica do setor, nomes de produtos e frases comuns. Esta especialização ajuda o ChatGPT a compreender com precisão o contexto e as nuances de suas conversas.

Também é uma boa prática analisar os resultados iniciais da análise de sentimento e depois usar esse feedback para melhorar a precisão. Se você perceber que o modelo está enfrentando dificuldades com determinados padrões ou tópicos linguísticos, dados de treinamento adicionais focados nessas áreas podem ajudar a fortalecer suas capacidades.

Analise e implemente insights

Com seus dados preparados e integração configurada, você está pronto para começar a usar o ChatGPT para análise de sentimentos em grande escala nas transcrições de suas chamadas. Execute o modelo em todo o conjunto de dados de conversas transcritas e anotadas para extrair insights sobre as tendências de sentimento do cliente.

Ao revisar os resultados da análise, procure problemas comuns ou pontos problemáticos que impactem negativamente o sentimento. Identificar os tipos de interações e comportamentos dos agentes que levam a emoções positivas do cliente é igualmente importante.

Siga as melhores práticas de tomada de decisões baseadas em dados. Os insights que você descobrir deverão então informar ações e estratégias concretas. Isso pode significar atualizar materiais de treinamento para agentes, refinar roteiros e procedimentos de chamadas ou até mesmo direcionar o produto com base em frustrações recorrentes dos clientes. Analisar regularmente o sentimento do cliente após fazer melhorias pode ajudar a confirmar se essas mudanças tiveram o efeito positivo desejado.